广东深圳八卦岭派出所建立“专业 机制 大数据”新型警务运行模式 以新质公安战斗力护航经济社会高质量发展

近年来,广东省深圳市公安局福田分局八卦岭派出所充分运用大数据赋能派出所实战,建立“专业+机制+大数据”新型警务运行模式,让新时代“枫桥经验”以数字化、智能化赋能公安主责主业,以新质公安战斗力护航经济社会高质量发展,获评全国“枫桥式公安派出所”“全国优秀公安基层单位”称号。

视频巡逻助力

打造“5+N”防控体系

广东深圳八卦岭派出所建立“专业 机制 大数据”新型警务运行模式 以新质公安战斗力护航经济社会高质量发展

走进八卦岭派出所一楼的视频巡逻室,映入眼帘的是墙上的三块LED屏幕,八卦岭派出所民警刘浩正带领两名队员,目不转睛地聚焦在屏幕视频上。

随着“嗡……”的警鸣声响起,屏幕中一个疑似“打架斗殴”的预警自动跳出来,值班民警迅速打开预警信息,回放视频核实该警情具体情况。

“一旦确认打架警情属实,我们会立即通过综合指挥室向最近的路面警力发送警情信息,实时调度巡段警力第一时间赶到现场处理,我们通过可视指挥全面掌握现场情况,避免矛盾**升级。”刘浩告诉记者。

据了解,八卦岭派出所牢固树立“派出所主防”理念,开展主动警务、预防警务,依托“两队一室”警务运行模式,快速建立视频巡逻岗,充分发挥信息科技化、指挥可视化优势,遵循“科技+信息+研判+指挥”思路,对各类风险隐患早发现、早预防、早处置。目前,视频巡逻与步巡、车巡、摩巡等措施共同构成八卦岭派出所“5+N”立体巡逻防控体系,“N”则代表警务室、校园高峰勤务、最小应急单元、十户联防组织等多维巡逻防控举措。

“我们每快一步,群众的损失就少一分。视频巡逻岗的设立,相当于把治安防控工作的触角延伸到最前端。”八卦岭派出所教导员卢怀农说,像醉酒引发的打架警情,以往是发生冲突后,才会有人报警,如今通过视频巡逻,主动发现,提前介入,努力以最快速度把矛盾隐患消除在萌芽状态。

近日,八卦岭派出所视频巡逻队员在开展工作时,发现辖区一路口有六七名男子聚集,疑似发生争吵,立即向综合指挥室反馈上述情况。综合指挥室指派车巡、摩巡警力前往现场处置。民警快速到达现场了解情况,其中3人因琐事正发生争执,现场气氛紧张。到场民警第一时间介入处置进行化解,争吵双方经过调解,先后离开现场,成功阻止事态进一步升级,有效制止治安事件的发生。

数据赋能警务

让风险隐患止于未发

能否有效预警管控化解各类风险,是对新质公安战斗力的重要检验。对此,八卦岭派出所给出自己的答案——数据赋能实战,构建智慧警务。

“我们结合辖区实际,构建符合八卦岭辖区特点的大数据研判模型,达到事半功倍的效果。”卢怀农介绍,八卦岭派出所立足实战实用实效,围绕“人、地、物、事”等基本治安要素进行分析研判应用,尽早发现各类风险隐患苗头,有针对性地采取预防措施并进行动态管控、高效处置,切实为警务实战赋能,实现社会治安的良性循环。

每当夜幕降临,八卦一路逐渐人声鼎沸,这里就是深圳知名美食街——八卦岭美食街。为给市民提供安全和谐的生活消费环境,八卦岭派出所将夜经济消费活跃区等人员密集场所作为社会面治安防控重点,一旦发现风险隐患苗头,立即指派美食街巡逻警力出警处置,及时化解。

2月7日21时许,八卦岭派出所视频巡逻至红岭北地铁站附近时,发现一名男子走路摇晃,疑似醉酒,存在安全隐患,于是立即调度警力赶赴现场处置。经了解,该男子已喝醉,无法辨清回家方向。随后,在场警力通过多种方式成功与男子家属取得联系,家属将其平安接回家中。

矛盾提前介入

践行新时代“枫桥经验”

近年来,八卦岭派出所积极探索基层治理新模式,坚持和发展新时代“枫桥经验”,结合辖区实际,深化“情指行”一体化运行机制,助推警务工作提质增效,让大数据赋能平安“枫”景。

八卦岭派出所联合园岭街道创建平安建设中心,设立基础建设、社情调度、司法服务、**调处4个平台,建立矛盾**等非警务警情联合处置机制,打破部门壁垒,可以对街道、司法、社区工作站等部门进行调度,多元共治,为群众提供法律咨询等服务,实现非警务警情高效流转和**调处。

“矛盾**一旦产生,如果没有得到及时有效解决,容易上升为极端事件。为此,我们通过大数据研判模型,对辖区内可能存在的矛盾**,警力提前介入、主动跟进,邀请当事双方来到派出所平安建设中心,及时有效地调处矛盾。”卢怀农说。

矛盾早发现,**早解决。通过平安建设中心这一“民心桥”,八卦岭派出所切实构建便民为民的接警服务体系,取得良好成效。据统计,自2021年平安建设中心成立以来,八卦岭派出所共调处**1600余件。

“基础牢、出事少、治安好、党和人民满意”,八卦岭派出所坚持和发展新时代“枫桥经验”,积极构建多元化解矛盾、全时空守护平安、零距离服务群众的工作模式,辖区治安环境得到进一步优化,刑事治安警情持续大幅下降。2023年,八卦岭派出所刑事治安警情同比下降24%。

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